Show code
script src = "https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js"Show code
$(document).ready(function() {
$('body').prepend('<div class=\"zoomDiv\"><img src=\"\" class=\"zoomImg\"></div>');
// onClick function for all plots (img's)
$('img:not(.zoomImg)').click(function() {
$('.zoomImg').attr('src', $(this).attr('src')).css({width: '100%'});
$('.zoomDiv').css({opacity: '1', width: 'auto', border: '1px solid white', borderRadius: '5px', position: 'fixed', top: '50%', left: '50%', marginRight: '-50%', transform: 'translate(-50%, -50%)', boxShadow: '0px 0px 50px #888888', zIndex: '50', overflow: 'auto', maxHeight: '100%'});
});
// onClick function for zoomImg
$('img.zoomImg').click(function() {
$('.zoomDiv').css({opacity: '0', width: '0%'});
});
});Show code
#evitar que ocupe curl
#options(renv.download.override = utils::download.file)
#arriba puse algunas opciones para que por defecto escondiera el código
#también cargue algunos estilo .css para que el texto me apareciera justificado, entre otras cosas.
local({r <- getOption("repos")
r["CRAN"] <- "http://cran.r-project.org"
options(repos=r)
})
clipboard <- function(x, sep="\t", row.names=FALSE, col.names=TRUE){
con <- pipe("xclip -selection clipboard -i", open="w")
write.table(x, con, sep=sep, row.names=row.names, col.names=col.names)
close(con)
}
copy_names <- function(x,row.names=FALSE,col.names=TRUE,dec=",",...) {
library(dplyr)
if(class(ungroup(x))[1]=="tbl_df"){
if(options()$OutDec=="."){
options(OutDec = dec)
write.table(format(data.frame(x)),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
options(OutDec = ".")
return(x)
} else {
options(OutDec = ",")
write.table(format(data.frame(x)),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
options(OutDec = ",")
return(x)
}
} else {
if(options()$OutDec=="."){
options(OutDec = dec)
write.table(format(x),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
options(OutDec = ".")
return(x)
} else {
options(OutDec = ",")
write.table(format(x),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
options(OutDec = ",")
return(x)
}
}
}
if(!require(pacman)){install.packages("pacman")}
pacman::p_unlock(lib.loc = .libPaths()) #para no tener problemas reinstalando paquetes
knitr::opts_chunk$set(
echo = TRUE,
message = FALSE,
warning = FALSE
)
#dejo los paquetes estadísticos que voy a utilizar
if(!require(plotly)){install.packages("plotly")}
if(!require(lubridate)){install.packages("lubridate")}
if(!require(htmlwidgets)){install.packages("htmlwidgets")}
#if(!require(tidyverse)){install.packages("tidyverse")}
if(!require(gganimate)){install.packages("gganimate")}
if(!require(readr)){install.packages("readr")}
if(!require(stringr)){install.packages("stringr")}
if(!require(data.table)){install.packages("data.table")}
if(!require(DT)){install.packages("DT")}
if(!require(ggplot2)){install.packages("ggplot2")}
if(!require(lattice)){install.packages("lattice")}
if(!require(janitor)){install.packages("janitor")}
if(!require(rjson)){install.packages("rjson")}
if(!require(estimatr)){install.packages("estimatr")}
if(!require(textreg)){install.packages("textreg")}
if(!require(sjPlot)){install.packages("sjPlot")}
if(!require(foreign)){install.packages("foreign")}
if(!require(tsModel)){install.packages("tsModel")}
if(!require(lmtest)){install.packages("lmtest")}
if(!require(Epi)){install.packages("Epi")}
if(!require(splines)){install.packages("splines")}
if(!require(vcd)){install.packages("vcd")}
if(!require(astsa)){install.packages("astsa")}
if(!require(MASS)){install.packages("MASS")}
if(!require(ggsci)){install.packages("ggsci")}
if(!require(Hmisc)){install.packages("Hmisc")}
if(!require(compareGroups)){install.packages("compareGroups")}
if(!require(dplyr)){install.packages("dplyr")}
if(!require(ggforce)){install.packages("ggforce")}
if(!require(doParallel)){install.packages("doParallel")}
if(!require(SCtools)){install.packages("SCtools")}
if(!require(rio)){install.packages("rio")}
if(!require(rbokeh)){install.packages("rbokeh")}
if(!require(altair)){install.packages("altair")}
if(!require(sqldf)){install.packages("sqldf")}
if(!require(devtools)){install.packages("devtools")}
if(!require(ExPanDaR)){install.packages("ExPanDaR")}
if(!require(skimr)){install.packages("skimr")}
if(!require(tm)){install.packages("tm")}
if(!require(wordcloud2)){install.packages("wordcloud2")}
if(!require(wordcloud)){install.packages("wordcloud")}
if(!require(RColorBrewer)){install.packages("RColorBrewer")}
if(!require(psych)){install.packages("psych")}
if(!require(GPArotation)){install.packages("GPArotation")}
if(!require(mvtnorm)){install.packages("mvtnorm")}
if(!require(polycor)){install.packages("polycor")}
if(!require(MVN)){install.packages("MVN")}
if(!require(ggcorrplot)){install.packages("ggcorrplot")}
if(!require(radiant)){install.packages("radiant")}
if(!require(homals)){install.packages("homals")}
if(!require(nFactors)){install.packages("nFactors")}
if(!require(ggiraph)){install.packages("ggiraph")}
if(!require(factoextra)){install.packages("factoextra")}
if(!require(tidyverse)){install.packages("tidyverse")}
if(!require(lubridate)){install.packages("lubridate")}
if(!require(ggfortify)){install.packages("ggfortify")}
if(!require(survminer)){install.packages("survminer")}
if(!require(rpivotTable)){install.packages("rpivotTable")}
if(!require(anonymizer)){devtools::install_github("paulhendricks/anonymizer")}
# Calculate the number of cores
#no_cores <- detectCores() - 1
##cl<-makeCluster(no_cores)
#registerDoParallel(cl)
# sudo apt -y install libfontconfig1-dev
# sudo apt-get install libxml2-dev
#Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "english")
#locale("es", decimal_mark = ",")
find_type <- function(x) {
case_when(
is.factor(x) ~ "factor",
is.character(x) ~ "character",
is.numeric(x) ~ "numeric",
TRUE ~ "not sure"
)
}
permute_icc <- function(x, y, n = 99) {
actual <- ICCbare(x, y)
nulls <- vector(length = length(n), mode = "numeric")
for(i in seq_along(1:n)) {
scrambled_x <- sample(x, length(x), replace = F)
nulls[i] <- ICCbare(scrambled_x, y)
}
(sum(abs(nulls) > ifelse(actual > 0, actual, -actual)) + 1) / (n+1)
}
permute_tau <- function(x, y, n = 99) {
actual <- GKtau(x, y)$tauxy
nulls <- vector(length = length(n), mode = "numeric")
for(i in seq_along(1:n)) {
scrambled_x <- sample(x, length(x), replace = F)
nulls[i] <- GKtau(scrambled_x, y)$tauxy
}
(sum(abs(nulls) > ifelse(actual > 0, actual, -actual)) + 1) / (n+1)
}
# to do:
## get p-values
eda <- function(x, plot = FALSE) {
x <- as.data.frame(x)
num_rows <- ncol(x)^2 - ncol(x)
df <- tibble(var1 = vector(mode = "character", length = 1),
var2 = vector(mode = "character", length = 1),
statistic = vector(mode = "character", length = 1),
value = vector(mode = "double", length = 1),
p_value = vector(mode = "double", length = 1),
n = vector(mode = "integer", length = 1))
for(i in seq_along(1:ncol(x)))
for(j in seq_along(1:ncol(x))) {
if(i < j){
# get type of columns i and j
var_1_type <- find_type(x[,i])
var_2_type <- find_type(x[,j])
#print(paste("var1 type: ", var_1_type, "\nvar2 type: ", var_2_type, "\n\n"))
x1 <- x[,i]
x2 <- x[,j]
# remove NAs for simplicity
if(any(is.na(x1))){
# get NA indicies
ind <- which(is.na(x1))
x1 <- x1[-ind]
x2 <- x2[-ind]
}
if(any(is.na(x2))){
# get NA indicies
ind <- which(is.na(x2))
x1 <- x1[-ind]
x2 <- x2[-ind]
}
# make sure x1 and x2 are the same length
stopifnot(length(x1) == length(x2))
n <- length(x1)
if(var_1_type == "numeric" & var_2_type == "numeric") {
# run a correlation
result <- cor.test(x1, x2)
df <- add_row(df,
var1 = names(x)[i],
var2 = names(x)[j],
statistic = "r",
value = result$estimate,
p_value = result$p.value,
n = n
)
} else if(var_1_type == "factor" & var_2_type == "numeric") {
# run an ANOVA or t-test, depending on number of levels
num_levels <- length(levels(x1))
require(ICC)
result <- ICCbare(x1, x2)
p <- permute_icc(x1, x2)
df <- add_row(df,
var1 = names(x)[i],
var2 = names(x)[j],
statistic = "ICC",
value = result,
p_value = p,
n = n
)
} else if(var_1_type == "numeric" & var_2_type == "factor") {
# run an ANOVA or t-test, depending on number of levels
num_levels <- length(levels(x2))
require(ICC)
result <- ICCbare(x2, x1)
p <- permute_icc(x2, x1)
df <- add_row(df,
var1 = names(x)[i],
var2 = names(x)[j],
statistic = "ICC",
value = result,
p_value = p,
n = n
)
} else if(var_1_type == "factor" & var_2_type == "factor") {
require("GoodmanKruskal")
# compute the GKtau statistic
stat1 <- GKtau(x1, x2)$tauxy
stat2 <- GKtau(x1, x2)$tauyx
p1 <- permute_tau(x1, x2)
p2 <- permute_tau(x2, x1)
df <- add_row(df,
var1 = names(x)[i],
var2 = names(x)[j],
statistic = "tau",
value = stat1,
p_value = p1,
n = n
)
df <- add_row(df,
var1 = names(x)[j],
var2 = names(x)[i],
statistic = "tau",
value = stat2,
p_value = p2,
n = n
)
} else{
# return an empty row
df <- add_row(df,
var1 = names(x)[i],
var2 = names(x)[j],
statistic = NA_character_,
value = NA_integer_,
p_value = NA_real_,
n = n
)
}
}
}
if(plot == TRUE) {
df[-1,] %>%
filter(!is.na(value)) %>%
unite(variables, var1, var2, sep = " by ") %>%
mutate(`possibly significant` = if_else(p_value < 0.05, "significant", "NS")) %>%
ggplot(aes(y = value, x = reorder(variables, value), color = `possibly significant`)) +
geom_point() +
coord_flip() +
facet_wrap(~statistic, scales = "free") +
theme_minimal() +
scale_color_manual(values = c("#37454B", "#E84F22"))
} else{
df[-1,]
}
}
m <- list(
l = 100,
r = 50,
b = 0,
t = 0,
pad = 4
)
check_code <- function(expr, available){
if(available){
eval(parse(text = expr))
} else {
expr
}
}
Show code
invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo", "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía", "Comunicación", "Gestión del Desempeño", "Compensación y Beneficios", "Supervisor Inmediato"))
#`
names_df_ori<-encuesta %>% names()
names_df_proc<-encuesta %>% janitor::clean_names() %>% names()
Fecha: 21 enero, 2022
Obtención de Base de Datos
En primer lugar, bajamos los datos y utilizamos un nombre para las columnas más facil de procesar por los distintos programas informáticos de análisis estadístico.
Show code
#Ver las etiquetas y las variables
#Ver als etiquetas y las variables
#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#
#fecha de respuesta
names_df_proc[7]<-names_df_proc[8]
names_df_ori[7]<-names_df_ori[8]
names_df_proc[8]<-"Función"
names_df_ori[8]<-"Función"
for (i in 1:length(names_df_ori)){
attr(names_df_ori, "names")[[i]]<- names_df_proc[[i]]
}
for (i in 1:length(names_df_ori)){
if(attributes(names_df_ori)$name[i]=="proporcion")
attributes(uss_rec)$variable.labels[i]<-"Proporción de guaguas en el determinado sexo"
if(attributes(names_df_ori)$name[i]=="sexo")
attributes(uss_rec)$variable.labels[i]<-"Sexo"
}
Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'uss_rec' no encontradoShow code
colnames_encuesta<- c("cor_ele","nombre","tel","fecha","correo_val","correo_val_cor","fecha_resp","funcion","a_dir","b_ger", "c_area", paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3), "enps_lugar_trab","enps_prod_serv","obs_gen","prop_sex","sexo")
dt_names<-
dplyr::bind_cols(original=names_df_ori,limpiada=names_df_proc,etiqueta=colnames_encuesta)
#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#
#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#
colnames(encuesta)<-colnames_encuesta
Posteriormente, le añadimos los nombres de las variables a la base de datos.
Show code
for (i in 1:length(names_df_proc)){
attributes(encuesta)$"variable.labels"[i]<- names_df_ori[i]
}
Las variables fueron recodificadas y estandarizadas de acuerdo a cómo se exhiben en el cuestionario, incluyendo las etiquetas que no se encuentran presentes debido a que nadie ha contestado en alguna de esas categorías.
Show code
#funcion a_dir b_ger c_area
encuesta %>%
dplyr::mutate(across(c("funcion","a_dir", "b_ger","c_area"), ~dplyr::case_when(.=="#N/A"~NA_character_,.=="#REF!"~NA_character_,.=="NA"~NA_character_,T~.))) %>%
#dplyr::mutate(cons_inf=ifelse(grepl("acepto participar",as.character(cons_inf)),"Sí","No")) %>%
dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)), ~stringr::str_remove(stringr::str_trim(.), "\\.$"))) %>%
dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)), ~stringr::str_remove(stringr::str_trim(as.character(.)), "\\.$"))) %>%
dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)), ~factor(parse_factor(as.character(.), levels=c("1","2","3","4","5"), trim_ws=T, include_na =F), labels=c("Muy en desacuerdo","En desacuerdo","Ni de acuerdo ni en desacuerdo", "De acuerdo", "Muy de acuerdo"), ordered=T))) %>%
dplyr::mutate(sexo=factor(sexo)) %>%
assign("encuesta_rec",.,envir=.GlobalEnv)
#En esta empresa no se tolera el bajo desempeño ---> No está
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
Exploración de Datos
Show code
options(knitr.kable.NA = '')
var_lbls_no_char<-
data.frame(nam=attributes(encuesta_rec)$"names",
var_lab=attributes(encuesta_rec)$"variable.labels") %>%
dplyr::right_join(encuesta_rec%>% dplyr::select(-(cor_ele:fecha_resp))%>%
dplyr::select(-where(is.character)) %>% names() %>% data.frame(), by=c("nam"="."))
skimr_encuesta_rec<-
encuesta_rec%>% dplyr::select(-(cor_ele:fecha_resp))%>%
dplyr::select(-where(is.character)) %>%
skimr::skim() %>%
tibble::as_tibble() %>%
dplyr::mutate(complete_rate=scales::percent(complete_rate)) %>%
dplyr::select(-numeric.hist)
skimr_encuesta_rec %>%
dplyr::left_join(var_lbls_no_char, by=c("skim_variable"="nam")) %>%
dplyr::select(skim_type,skim_variable,var_lab, everything()) %>%
knitr::kable(.,format = "html", format.args = list(decimal.mark = ".", big.mark = ","),
caption = paste0("Tabla 1a. Resumen de Variables"),#,
col.names = c("Tipo","Variable","Etiqueta","Perdidos","% Completos",
"Ordenado","Valores únicos","Más frecuentes","Media", "Desv.Est.","Min","Perc. 25", "Mediana", "Perc. 75", "Max"),
align =c("c","l",rep('c', 101))) %>%
kableExtra::kable_classic(bootstrap_options = c("striped", "hover"),font_size = 9) %>%
kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "375px")
| Tipo | Variable | Etiqueta | Perdidos | % Completos | Ordenado | Valores únicos | Más frecuentes | Media | Desv.Est. | Min | Perc. 25 | Mediana | Perc. 75 | Max |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| factor | comp_sos_1 | Entiendo cómo mi trabajo contribuye a la consecución de los objetivos de esta empresa | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 449, De : 112, Ni : 19, Muy: 5 | |||||||
| factor | comp_sos_2 | Recomendaría esta empresa como un buen lugar para trabajar | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 378, De : 145, Ni : 47, En : 9 | |||||||
| factor | comp_sos_3 | Estoy dispuesto a realizar un esfuerzo mayor del que cabría esperar normalmente para contribuir al éxito de esta empresa | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 412, De : 142, Ni : 20, En : 7 | |||||||
| factor | comp_sos_4 | Dispongo de las herramientas y los recursos necesarios para lograr la excelencia en el rendimiento | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 289, De : 199, Ni : 63, En : 28 | |||||||
| factor | comp_sos_5 | Sé lo que se espera de mí en mi trabajo | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 412, De : 149, Ni : 17, En : 6 | |||||||
| factor | comp_sos_6 | Mi trabajo me ofrece la oportunidad de enfrentarme a nuevos desafíos | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 365, De : 153, Ni : 47, En : 14 | |||||||
| factor | comp_sos_7 | Las personas con las que trabajo por lo general se llevan bien entre sí | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 330, De : 174, Ni : 58, En : 18 | |||||||
| factor | comp_sos_8 | Mi trabajo me aporta una sensación de realización personal | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 340, De : 164, Ni : 53, En : 19 | |||||||
| factor | comp_sos_9 | Puedo mantener el nivel de energía que necesito durante toda la jornada laboral | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 234, De : 201, Ni : 84, En : 46 | |||||||
| factor | dllo_prof_1 | Creo que permanecer en esta empresa es lo mejor para mí desde el punto de vista profesional y personal | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 330, De : 178, Ni : 53, En : 14 | |||||||
| factor | dllo_prof_2 | La formación que he recibido me ha preparado adecuadamente para el trabajo que hago | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 318, De : 197, Ni : 47, En : 17 | |||||||
| factor | dllo_prof_3 | Dispongo de suficientes oportunidades de recibir formación para mejorar mis habilidades en mi trabajo actual | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 290, De : 189, Ni : 70, En : 25 | |||||||
| factor | lid_1 | Soy optimista respecto al futuro de esta empresa | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 442, De : 113, Ni : 21, En : 7 | |||||||
| factor | lid_2 | Tengo confianza en las decisiones que toma el equipo directivo de esta empresa | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 347, De : 151, Ni : 55, En : 23 | |||||||
| factor | ent_trab_1 | Mi responsable directo se preocupa realmente por mí como empleado | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 373, De : 134, Ni : 46, En : 19 | |||||||
| factor | ent_trab_2 | Me siento cómodo con los valores de esta empresa | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 380, De : 145, Ni : 46, En : 8 | |||||||
| factor | covid_1 | Confío en que nuestros líderes respondan eficazmente a los desafíos de negocio derivados del coronavirus. | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 340, De : 155, Ni : 58, En : 19 | |||||||
| factor | covid_2 | Siento que la compañía me está protegiendo durante este tiempo. | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 329, De : 145, Ni : 66, En : 30 | |||||||
| factor | covid_3 | Confío en nuestros líderes para proteger la salud y el bienestar de los empleados en este momento. | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 320, De : 155, Ni : 64, En : 29 | |||||||
| factor | covid_4 | Esta organización está haciendo un excelente trabajo manteniendo a los empleados informados sobre los asuntos importantes que nos afectan durante este tiempo. | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 345, De : 155, Ni : 58, En : 20 | |||||||
| factor | intencion_1 | Considero que seguiré trabajando en la empresa en los próximos dos años | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 407, De : 117, Ni : 40, En : 16 | |||||||
| factor | com_1 | En esta empresa se hacen esfuerzos suficientes por conocer las opiniones e ideas de los empleados | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 271, De : 186, Ni : 79, En : 28 | |||||||
| factor | com_2 | Tengo acceso a la información necesaria para hacer bien mi trabajo | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 342, De : 180, Ni : 40, En : 16 | |||||||
| factor | ges_des_1 | Recibo feedback sobre mi rendimiento con regularidad. | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 317, De : 163, Ni : 60, En : 31 | |||||||
| factor | ges_des_2 | Según mi experiencia, en esta empresa se reconoce la excelencia en el rendimiento. | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 311, De : 185, Ni : 56, En : 18 | |||||||
| factor | comp_ben_1 | El programa de beneficios sociales de esta organización satisface mis necesidades | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 243, De : 195, Ni : 110, En : 24 | |||||||
| factor | comp_ben_2 | Creo que mi remuneración es competitiva si la comparamos con la de personas que desempeñan un trabajo similar en otras empresas | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 238, De : 180, Ni : 89, En : 55 | |||||||
| factor | superv_1 | Mi responsable directo hace una buena labor fomentando el trabajo en equipo | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 347, De : 164, Ni : 44, En : 19 | |||||||
| factor | superv_2 | Mi responsable directo me reconoce el trabajo bien hecho | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 372, De : 156, Ni : 34, En : 13 | |||||||
| factor | superv_3 | Mi responsable directo fomenta el desarrollo de los empleados | 0 | 100% | TRUE | 5 | Muy: 362, De : 154, Ni : 46, Muy: 12 | |||||||
| factor | sexo | sexo | 439 | 25% | FALSE | 2 | H: 126, F: 21 | |||||||
| numeric | enps_lugar_trab | ¿Recomendaría esta empresa como lugar de trabajo a sus colegas, familiares, amigos o vecinos? | 0 | 100% | 8.8071672 | 1.9265176 | 0.0000000 | 8.0000000 | 10.0000000 | 10 | 10 | |||
| numeric | enps_prod_serv | ¿Recomendaría los productos y servicios de esta empresa a sus colegas, familiares, amigos o vecinos? | 0 | 100% | 9.0324232 | 1.6498557 | 0.0000000 | 9.0000000 | 10.0000000 | 10 | 10 | |||
| numeric | prop_sex | proporcion | 439 | 25% | 0.9882107 | 0.0522627 | 0.5609756 | 0.9975314 | 0.9992156 | 1 | 1 |
Show code
rbind(
cbind(cat="Fecha de entrega",
encuesta_rec %>%
dplyr::summarise(min = as.Date(min(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
p025=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .025, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
p25=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .25, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
p50=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .5, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
p75=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .75, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
p975=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .975, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
max = as.Date(max(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), na.rm=T), origin = "1970-01-01"))),
cbind(cat="Fecha de respuesta",
encuesta_rec %>%
dplyr::summarise(min = as.Date(min(unclass(as.Date(as.character(fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")), na.rm=T), origin="1970-01-01"),
p025=as.Date(quantile(unclass(as.Date(as.character(fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")), .025, na.rm=T), origin="1970-01-01"),
p25=as.Date(quantile(unclass(as.Date(as.character(fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")), .25, na.rm=T), origin="1970-01-01"),
p50=as.Date(quantile(unclass(as.Date(as.character(fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")), .5, na.rm=T), origin="1970-01-01"),
p75=as.Date(quantile(unclass(as.Date(as.character(fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")), .75, na.rm=T), origin="1970-01-01"),
p975=as.Date(quantile(unclass(as.Date(as.character(fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")), .975, na.rm=T), origin="1970-01-01"),
max = as.Date(max(unclass(as.Date(as.character(fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")), na.rm=T), origin="1970-01-01")))
) %>%
knitr::kable(format="html",caption= "Tabla 1b. Resumen de fechas") %>% #,col.names=c("Variables","Residential", "Ambulatory", "p-value")) %>%
kableExtra::kable_classic(bootstrap_options = c("striped", "hover","condensed"),font_size= 10)
| cat | min | p025 | p25 | p50 | p75 | p975 | max |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fecha de entrega | 2021-07-12 | 2021-07-12 | 2021-07-22 | 2021-07-27 | 2021-07-30 | 2021-08-03 | 2021-08-04 |
| Fecha de respuesta | 2020-01-01 | 2020-01-04 | 2020-03-08 | 2020-07-08 | 2020-10-13 | 2020-12-23 | 2020-12-28 |
Show code
#str(unclass(as.Date(as.character(encuesta_rec$fecha_resp),format="%m/%d/%y", origin="1970-01-01")))
Show code
# paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)
p<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate(across(paste0("comp_sos_",1:9),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>%
dplyr::mutate(ptjes_comp_sos= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","comp_sos_",1:9)),na.rm=T)) %>%
ggplot(aes(x=ptjes_comp_sos), alpha=.7)+
sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
geom_histogram(bins=10)
# scale_y_continuous(breaks=seq(0,200,25))+
# scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)
(#fig:hist_comp_sos)Figura 3a. Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de Compromiso Sostenible
Show code
p2<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate(across(paste0("dllo_prof_",1:3),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>%
dplyr::mutate(ptjes_dllo_prof= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","dllo_prof_",1:3)),na.rm=T)) %>%
ggplot(aes(x=ptjes_dllo_prof), alpha=.7)+
sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
geom_histogram(bins=10)
# scale_y_continuous(breaks=seq(0,200,25))+
# scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p2)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)
(#fig:hist_dllo_prof)Figura 3b. Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de Desarrollo Profesional
Show code
p3<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate(across(paste0("covid_",1:4),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>%
dplyr::mutate(ptjes_covid= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","covid_",1:4)),na.rm=T)) %>%
ggplot(aes(x=ptjes_covid), alpha=.7)+
sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
geom_histogram(bins=10)
#scale_y_continuous(breaks=seq(0,100,5))+
#scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p3)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)
(#fig:hist_covid)Figura 3c. Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de COVID-19
Show code
p4<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate(across(paste0("superv_",1:3),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>%
dplyr::mutate(ptjes_covid= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","superv_",1:3)),na.rm=T)) %>%
ggplot(aes(x=ptjes_covid), alpha=.7)+
sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
geom_histogram(bins=10)
#scale_y_continuous(breaks=seq(0,100,5))+
#scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p4)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)
(#fig:hist_superv)Figura 3d. Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de Supervisor Inmediato
Perdidas
Contamos los datos perdidos por cada usuario en cada variable.
Show code
encuesta_rec_miss<-
encuesta_rec %>%
rowwise %>%
dplyr::mutate_at(.vars = vars(comp_sos_1:enps_prod_serv), # si fuera de SPSS, debiese ser p47_demo_medio_transp_otr
.funs = list(`nas`=~ifelse(is.na(.), 1, 0))) %>%
dplyr::ungroup() %>%
rowwise %>%
dplyr::mutate(suma_parcial = sum(c_across(comp_sos_1_nas:enps_prod_serv_nas))) %>% #si fuera SPSS, debiese ser p47_demo_medio_transp_otr_nas
dplyr::select(-ends_with("_nas")) %>%
dplyr::ungroup()
encuesta_rec$suma_parcial<-encuesta_rec_miss$suma_parcial
#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:
#Agregar etiquetas
for (i in 1:length(encuesta_rec_miss)){
if(attributes(encuesta_rec_miss)$name[i]=="suma_parcial") {
attributes(encuesta_rec)$variable.labels[i]<-"Suma de Valores Perdidos en Variables de Interés"
}
#attr()
}
Vemos un histograma de frecuencia de datos perdidos por usuario.
Show code
p4<-ggplot(encuesta_rec_miss,aes(x=suma_parcial), alpha=.7)+
geom_histogram_interactive(bins=10)+
# geom_vline(aes(xintercept=30), color="darkred", linetype="dashed")+
# geom_vline(aes(xintercept=45), color="darkmagenta", linetype="solid")+
# geom_vline(aes(xintercept=60), color="darkblue", linetype="dotted")+
sjPlot::theme_sjplot2() +
#facet_wrap(~motivodeegreso_mod_imp)+
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Línea vertical= Máximo de 3 valores perdidos atribuibles a combinaciones de respuesta por defecto")+
scale_y_continuous(breaks=seq(0,nrow(encuesta_rec_miss),25))+
scale_x_continuous(breaks=seq(0,160,10))+
geom_vline(xintercept = 9, col = 2, lty = 2)
# xlim(c(-1,2000))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p4)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)
(#fig:hist_perdidos)Figura 4. Histograma de Frecuencias, Valores perdidos en variables de interés
Generamos una medida suma_parcial que tiene la cantidad de datos perdidos por usuario (aunque ecluyendo los casos con mes de 9 puntos, los que serían similares a las preguntas que por diseño no van a contestar los participantes, porque no corresponden a esas categorías de respuesta, etc.).
Descriptivo
Show code
#rm(list=ls());gc()
for (i in 1:length(encuesta_rec)){
x<-names(encuesta_rec)[i]
attr(encuesta_rec[[x]],"label")<-attributes(encuesta_rec)$variable.labels[[i]]
}
library(compareGroups)
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
table1_all <- suppressWarnings(compareGroups( ~
sexo+
b_ger+
comp_sos_1+
comp_sos_2+
comp_sos_3+
comp_sos_4+
comp_sos_5+
comp_sos_6+
comp_sos_7+
comp_sos_8+
comp_sos_9+
dllo_prof_1+
dllo_prof_2+
dllo_prof_3+
lid_1+
lid_2+
ent_trab_1+
ent_trab_2+
covid_1+
covid_2+
covid_3+
covid_4+
intencion_1+
com_1+
com_2+
ges_des_1+
ges_des_2+
comp_ben_1+
comp_ben_2+
superv_1+
superv_2+
superv_3+
enps_lugar_trab+
enps_prod_serv+
suma_parcial,
method= c(
sexo=3,
b_ger=3,
comp_sos_1=3,
comp_sos_2=3,
comp_sos_3=3,
comp_sos_4=3,
comp_sos_5=3,
comp_sos_6=3,
comp_sos_7=3,
comp_sos_8=3,
comp_sos_9=3,
dllo_prof_1=3,
dllo_prof_2=3,
dllo_prof_3=3,
lid_1=3,
lid_2=3,
ent_trab_1=3,
ent_trab_2=3,
covid_1=3,
covid_2=3,
covid_3=3,
covid_4=3,
intencion_1=3,
com_1=3,
com_2=3,
ges_des_1=3,
ges_des_2=3,
comp_ben_1=3,
comp_ben_2=3,
superv_1=3,
superv_2=3,
superv_3=3,
enps_lugar_trab=2,
enps_prod_serv=2,
suma_parcial=2
),
data = encuesta_rec,
include.miss = T, #baja el número de casos
p.corrected=T,
chisq.test.perm=T,
chisq.test.seed=1234,
var.equal=T)
)
restab1_all <- createTable(table1_all, show.p.overall = T)
pvals1 <- getResults(table1_all)
#p.adjust(pvals, method = "BH")
export2md(restab1_all, size=10, first.strip=T, hide.no="no", position="center",
format="html",caption= "Tabla 2. Descriptivo Aplicación Total",
col.names=c("Variables", "Todos los casos", "N")
)%>%
kableExtra::add_footnote(c("Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75;",
"Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje"), notation = "none")%>%
kableExtra::kable_classic() %>%
kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "800px")
| Variables | Todos los casos | N |
|---|---|---|
| N=586 | ||
| sexo: | 586 | |
| F | 21 (3.58%) | |
| H | 126 (21.5%) | |
| ‘Missing’ | 439 (74.9%) | |
| Entiendo cómo mi trabajo contribuye a la consecución de los objetivos de esta empresa: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 5 (0.85%) | |
| En desacuerdo | 1 (0.17%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 19 (3.24%) | |
| De acuerdo | 112 (19.1%) | |
| Muy de acuerdo | 449 (76.6%) | |
| Recomendaría esta empresa como un buen lugar para trabajar: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 7 (1.19%) | |
| En desacuerdo | 9 (1.54%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 47 (8.02%) | |
| De acuerdo | 145 (24.7%) | |
| Muy de acuerdo | 378 (64.5%) | |
| Estoy dispuesto a realizar un esfuerzo mayor del que cabría esperar normalmente para contribuir al éxito de esta empresa: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 5 (0.85%) | |
| En desacuerdo | 7 (1.19%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 20 (3.41%) | |
| De acuerdo | 142 (24.2%) | |
| Muy de acuerdo | 412 (70.3%) | |
| Dispongo de las herramientas y los recursos necesarios para lograr la excelencia en el rendimiento: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 7 (1.19%) | |
| En desacuerdo | 28 (4.78%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 63 (10.8%) | |
| De acuerdo | 199 (34.0%) | |
| Muy de acuerdo | 289 (49.3%) | |
| Sé lo que se espera de mí en mi trabajo: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 2 (0.34%) | |
| En desacuerdo | 6 (1.02%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 17 (2.90%) | |
| De acuerdo | 149 (25.4%) | |
| Muy de acuerdo | 412 (70.3%) | |
| Mi trabajo me ofrece la oportunidad de enfrentarme a nuevos desafíos: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 7 (1.19%) | |
| En desacuerdo | 14 (2.39%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 47 (8.02%) | |
| De acuerdo | 153 (26.1%) | |
| Muy de acuerdo | 365 (62.3%) | |
| Las personas con las que trabajo por lo general se llevan bien entre sí: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 6 (1.02%) | |
| En desacuerdo | 18 (3.07%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 58 (9.90%) | |
| De acuerdo | 174 (29.7%) | |
| Muy de acuerdo | 330 (56.3%) | |
| Mi trabajo me aporta una sensación de realización personal: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 10 (1.71%) | |
| En desacuerdo | 19 (3.24%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 53 (9.04%) | |
| De acuerdo | 164 (28.0%) | |
| Muy de acuerdo | 340 (58.0%) | |
| Puedo mantener el nivel de energía que necesito durante toda la jornada laboral: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 21 (3.58%) | |
| En desacuerdo | 46 (7.85%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 84 (14.3%) | |
| De acuerdo | 201 (34.3%) | |
| Muy de acuerdo | 234 (39.9%) | |
| Creo que permanecer en esta empresa es lo mejor para mí desde el punto de vista profesional y personal: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 11 (1.88%) | |
| En desacuerdo | 14 (2.39%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 53 (9.04%) | |
| De acuerdo | 178 (30.4%) | |
| Muy de acuerdo | 330 (56.3%) | |
| La formación que he recibido me ha preparado adecuadamente para el trabajo que hago: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 7 (1.19%) | |
| En desacuerdo | 17 (2.90%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 47 (8.02%) | |
| De acuerdo | 197 (33.6%) | |
| Muy de acuerdo | 318 (54.3%) | |
| Dispongo de suficientes oportunidades de recibir formación para mejorar mis habilidades en mi trabajo actual: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 12 (2.05%) | |
| En desacuerdo | 25 (4.27%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 70 (11.9%) | |
| De acuerdo | 189 (32.3%) | |
| Muy de acuerdo | 290 (49.5%) | |
| Soy optimista respecto al futuro de esta empresa: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 3 (0.51%) | |
| En desacuerdo | 7 (1.19%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 21 (3.58%) | |
| De acuerdo | 113 (19.3%) | |
| Muy de acuerdo | 442 (75.4%) | |
| Tengo confianza en las decisiones que toma el equipo directivo de esta empresa: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 10 (1.71%) | |
| En desacuerdo | 23 (3.92%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 55 (9.39%) | |
| De acuerdo | 151 (25.8%) | |
| Muy de acuerdo | 347 (59.2%) | |
| Mi responsable directo se preocupa realmente por mí como empleado: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 14 (2.39%) | |
| En desacuerdo | 19 (3.24%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 46 (7.85%) | |
| De acuerdo | 134 (22.9%) | |
| Muy de acuerdo | 373 (63.7%) | |
| Me siento cómodo con los valores de esta empresa: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 7 (1.19%) | |
| En desacuerdo | 8 (1.37%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 46 (7.85%) | |
| De acuerdo | 145 (24.7%) | |
| Muy de acuerdo | 380 (64.8%) | |
| Confío en que nuestros líderes respondan eficazmente a los desafíos de negocio derivados del coronavirus.: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 14 (2.39%) | |
| En desacuerdo | 19 (3.24%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 58 (9.90%) | |
| De acuerdo | 155 (26.5%) | |
| Muy de acuerdo | 340 (58.0%) | |
| Siento que la compañía me está protegiendo durante este tiempo.: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 16 (2.73%) | |
| En desacuerdo | 30 (5.12%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 66 (11.3%) | |
| De acuerdo | 145 (24.7%) | |
| Muy de acuerdo | 329 (56.1%) | |
| Confío en nuestros líderes para proteger la salud y el bienestar de los empleados en este momento.: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 18 (3.07%) | |
| En desacuerdo | 29 (4.95%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 64 (10.9%) | |
| De acuerdo | 155 (26.5%) | |
| Muy de acuerdo | 320 (54.6%) | |
| Esta organización está haciendo un excelente trabajo manteniendo a los empleados informados sobre los asuntos importantes que nos afectan durante este tiempo.: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 8 (1.37%) | |
| En desacuerdo | 20 (3.41%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 58 (9.90%) | |
| De acuerdo | 155 (26.5%) | |
| Muy de acuerdo | 345 (58.9%) | |
| Considero que seguiré trabajando en la empresa en los próximos dos años: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 6 (1.02%) | |
| En desacuerdo | 16 (2.73%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 40 (6.83%) | |
| De acuerdo | 117 (20.0%) | |
| Muy de acuerdo | 407 (69.5%) | |
| En esta empresa se hacen esfuerzos suficientes por conocer las opiniones e ideas de los empleados: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 22 (3.75%) | |
| En desacuerdo | 28 (4.78%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 79 (13.5%) | |
| De acuerdo | 186 (31.7%) | |
| Muy de acuerdo | 271 (46.2%) | |
| Tengo acceso a la información necesaria para hacer bien mi trabajo: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 8 (1.37%) | |
| En desacuerdo | 16 (2.73%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 40 (6.83%) | |
| De acuerdo | 180 (30.7%) | |
| Muy de acuerdo | 342 (58.4%) | |
| Recibo feedback sobre mi rendimiento con regularidad.: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 15 (2.56%) | |
| En desacuerdo | 31 (5.29%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 60 (10.2%) | |
| De acuerdo | 163 (27.8%) | |
| Muy de acuerdo | 317 (54.1%) | |
| Según mi experiencia, en esta empresa se reconoce la excelencia en el rendimiento.: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 16 (2.73%) | |
| En desacuerdo | 18 (3.07%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 56 (9.56%) | |
| De acuerdo | 185 (31.6%) | |
| Muy de acuerdo | 311 (53.1%) | |
| El programa de beneficios sociales de esta organización satisface mis necesidades: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 14 (2.39%) | |
| En desacuerdo | 24 (4.10%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 110 (18.8%) | |
| De acuerdo | 195 (33.3%) | |
| Muy de acuerdo | 243 (41.5%) | |
| Creo que mi remuneración es competitiva si la comparamos con la de personas que desempeñan un trabajo similar en otras empresas: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 24 (4.10%) | |
| En desacuerdo | 55 (9.39%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 89 (15.2%) | |
| De acuerdo | 180 (30.7%) | |
| Muy de acuerdo | 238 (40.6%) | |
| Mi responsable directo hace una buena labor fomentando el trabajo en equipo: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 12 (2.05%) | |
| En desacuerdo | 19 (3.24%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 44 (7.51%) | |
| De acuerdo | 164 (28.0%) | |
| Muy de acuerdo | 347 (59.2%) | |
| Mi responsable directo me reconoce el trabajo bien hecho: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 11 (1.88%) | |
| En desacuerdo | 13 (2.22%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 34 (5.80%) | |
| De acuerdo | 156 (26.6%) | |
| Muy de acuerdo | 372 (63.5%) | |
| Mi responsable directo fomenta el desarrollo de los empleados: | 586 | |
| Muy en desacuerdo | 12 (2.05%) | |
| En desacuerdo | 12 (2.05%) | |
| Ni de acuerdo ni en desacuerdo | 46 (7.85%) | |
| De acuerdo | 154 (26.3%) | |
| Muy de acuerdo | 362 (61.8%) | |
| ¿Recomendaría esta empresa como lugar de trabajo a sus colegas, familiares, amigos o vecinos? | 10.0 [8.00;10.0] | 586 |
| ¿Recomendaría los productos y servicios de esta empresa a sus colegas, familiares, amigos o vecinos? | 10.0 [9.00;10.0] | 586 |
| Suma de Valores Perdidos en Variables de Interés | 0.00 [0.00;0.00] | 586 |
| Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75; | ||
| Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje |
Show code
#janitor::tabyl(p20_contr_cont_med_pev_1_simpler)
# p27_cond_trab_sup_jef
table2_sex <- suppressWarnings(compareGroups(sexo ~
b_ger+
comp_sos_1+
comp_sos_2+
comp_sos_3+
comp_sos_4+
comp_sos_5+
comp_sos_6+
comp_sos_7+
comp_sos_8+
comp_sos_9+
dllo_prof_1+
dllo_prof_2+
dllo_prof_3+
lid_1+
lid_2+
ent_trab_1+
ent_trab_2+
covid_1+
covid_2+
covid_3+
covid_4+
intencion_1+
com_1+
com_2+
ges_des_1+
ges_des_2+
comp_ben_1+
comp_ben_2+
superv_1+
superv_2+
superv_3+
enps_lugar_trab+
enps_prod_serv+
suma_parcial,
method= c(
sexo=3,
b_ger=3,
comp_sos_1=3,
comp_sos_2=3,
comp_sos_3=3,
comp_sos_4=3,
comp_sos_5=3,
comp_sos_6=3,
comp_sos_7=3,
comp_sos_8=3,
comp_sos_9=3,
dllo_prof_1=3,
dllo_prof_2=3,
dllo_prof_3=3,
lid_1=3,
lid_2=3,
ent_trab_1=3,
ent_trab_2=3,
covid_1=3,
covid_2=3,
covid_3=3,
covid_4=3,
intencion_1=3,
com_1=3,
com_2=3,
ges_des_1=3,
ges_des_2=3,
comp_ben_1=3,
comp_ben_2=3,
superv_1=3,
superv_2=3,
superv_3=3,
enps_lugar_trab=2,
enps_prod_serv=2,
suma_parcial=2
),
data = encuesta_rec,
include.miss = T, #baja el número de casos
p.corrected=T,
chisq.test.perm=T,
chisq.test.seed=1234,
var.equal=T)
)
restab2_sex <- createTable(table2_sex, show.p.overall = T)
pvals2 <- getResults(table2_sex)
#p.adjust(pvals, method = "BH")
export2md(restab2_sex, size=10, first.strip=T, hide.no="no", position="center",
format="html",caption= "Tabla 3. Descriptivo Aplicación Total según Sexo",
col.names=c("Variables", "Hombres", "Mujeres", "Valor-p")
)%>%
kableExtra::add_footnote(c("Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75;",
"Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje"), notation = "none")%>%
kableExtra::kable_classic() %>%
kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "800px")
Datos Generales
Show code
library(plotly)
sexo_df<-
encuesta_rec %>%
dplyr::group_by(sexo)%>%
dplyr::summarise(n=n(),percent=round(n/sum(n),2))%>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::mutate(valid_percent=scales::percent(n/(sum(n)-sum(n[is.na(sexo)])),2),
valid_percent=ifelse(is.na(sexo),NA,valid_percent),
percent=scales::percent(n/(sum(n)),2))%>%
# dplyr::mutate(label=paste0("",p7_exp_c19_trab_cont,"<br>",n,"(",percent,")<br>Válido= ",valid_percent)) %>%
dplyr::mutate(label=paste0(sexo,"\n(",valid_percent,")")) #%>%
#dplyr::filter(!is.na(sexo))
sex_plotly<-
sexo_df %>%
plot_ly(labels = ~sexo, values = ~n, type = 'pie',hole = 0.6, textposition = 'outside',textinfo = 'text', sort = FALSE,
automargin = TRUE,
text = ~label,
direction = "clockwise",
textfont = list(color = "black", size = 14),
marker = list(colors = c(gray.colors(length(unique(encuesta_rec$sexo))-1), "#FF5252"))) %>%
layout(yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = T)) %>%
layout(xaxis = list(ticktext = c("Ninguno", "1 a 10", "11 a 30", "31 a 100", "No Responde")))%>%
layout(showlegend = FALSE) %>%
layout(margin = m)
htmltools::tagList(list(sex_plotly))
Show code
no_mostrar=0
if(no_mostrar==1){
p_10 %>% htmlwidgets::onRender(
"function(el, x) {
var gd = document.getElementById(el.id);
Plotly.downloadImage(gd, {format: 'svg', scale: 4, width: 600, height: 800,filename: 'p10'});
}"
)
}
Show code
b_ger_df<-
encuesta_rec %>%
dplyr::group_by(b_ger)%>%
dplyr::summarise(n=n(),percent=round(n/sum(n),2))%>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::mutate(valid_percent=scales::percent(n/(sum(n)-sum(n[is.na(b_ger)])),2),
valid_percent=ifelse(is.na(b_ger),NA,valid_percent),
percent=scales::percent(n/(sum(n)),2))%>%
# dplyr::mutate(label=paste0("",p7_exp_c19_trab_cont,"<br>",n,"(",percent,")<br>Válido= ",valid_percent)) %>%
dplyr::mutate(label=paste0(b_ger,"\n(",valid_percent,")")) #%>%
b_ger_plotly<-
b_ger_df %>%
plot_ly(labels = ~b_ger, values = ~n, type = 'pie',hole = 0.3, textposition = 'outside',textinfo = 'text', sort = FALSE,
automargin = TRUE,
text = ~label,
direction = "clockwise",
textfont = list(color = "black", size = 14),
marker = list(colors = c(gray.colors(length(unique(encuesta_rec$b_ger))-1), "#FF5252"))) %>%
layout(yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = T)) %>%
layout(xaxis = list(ticktext = c("Ninguno", "1 a 10", "11 a 30", "31 a 100", "No Responde")))%>%
layout(showlegend = FALSE)%>%
layout(margin = m)
htmltools::tagList(list(b_ger_plotly))
Show code
no_mostrar=0
if(no_mostrar==1){
p_10 %>% htmlwidgets::onRender(
"function(el, x) {
var gd = document.getElementById(el.id);
Plotly.downloadImage(gd, {format: 'svg', scale: 4, width: 600, height: 800,filename: 'p10'});
}"
)
}
Componentes
Se revirtieron los valores de los ítems correspondientes a insatisfacción (3 y 5), pero sólo para la suma de los puntajes.
Show code
invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo", "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía", "Comunicación", "Gestión del Desempeño", "Compensación y Beneficios", "Supervisor Inmediato"))
#`
comp_sos_bars<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate_at(.vars=vars(starts_with("comp_sos_")),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>%
dplyr::select(starts_with("comp_sos_")) %>%
tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::mutate(sum=n()) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>%
dplyr::rename("label"="var_lab") %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Muy en desacuerdo(0)",
val==1~"En desacuerdo(1)",
val==2~"Ni acuerdo ni desacuerdo(2)",
val==3~"De acuerdo(3)",
val==4~"Muy de acuerdo(4)",
is.na(val)~"No Responde"
)) %>%
dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)),
valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::filter(!is.na(val))%>%
dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
for (i in 1:nrow(comp_sos_bars)){
comp_sos_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(comp_sos_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}
comp_sos_bars$label_text<-paste0("Código: ",comp_sos_bars$key,"<br>Valor:",comp_sos_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",comp_sos_bars$perc,"<br>Válido:",comp_sos_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",comp_sos_bars$label)
comp_sos_bars_plot<-
ggplot(comp_sos_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
geom_col() +
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$comp_sos_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.y = element_blank(),
plot.caption=element_text(hjust = 0))
ggplotly(comp_sos_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)
(#fig:fig_comp_sos)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Compromiso Sostenible
Show code
invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo", "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía", "Comunicación", "Gestión del Desempeño", "Compensación y Beneficios", "Supervisor Inmediato"))
library(ggrepel)
comp_sos_bars %>%
ggplot(aes(x=items_num,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
geom_col() +
scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
ylim(0,1.1)+
#facet_wrap(~items, nrow = 3)+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
theme(strip.text.x = element_text(size = 10, face = "bold"),
axis.text.x= element_text(size = 12),
axis.title.y= element_blank(),
axis.title.x= element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
legend.title = element_text(size = 12),
legend.text = element_text(size = 12),
plot.caption=element_text(hjust = 0),
legend.position="bottom")+
geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5), # move to center of bars
#vjust = 0, # nudge above top of bar
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 6,
direction = "y",
force=1,
seed=123,
colour = "white", fontface = "bold")+ #+
scale_x_discrete(limits =paste0(1:9))#+
(#fig:fig_comp_sos_b)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Compromiso Sostenible
Show code
#scale_x_discrete(labels =c("Trabajo contribuye\nen la empresa","Formación y\npreparación","Oportunidades\nde formación"))
Se verá el Desarrollo Profesional
Show code
invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo", "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía", "Comunicación", "Gestión del Desempeño", "Compensación y Beneficios", "Supervisor Inmediato"))
dllo_prof_bars<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate_at(.vars=vars(paste0("dllo_prof_",1:3)),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>%
dplyr::select(paste0("dllo_prof_",1:3)) %>%
tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::mutate(sum=n()) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>%
dplyr::rename("label"="var_lab") %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
val==1~"A veces(1)",
val==2~"A menudo(2)",
val==3~"Siempre(3)",
is.na(val)~"No Responde")) %>%
dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>%
#dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key))))
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)),
valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::filter(!is.na(val))%>%
dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
for (i in 1:nrow(dllo_prof_bars)){
dllo_prof_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(dllo_prof_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}
dllo_prof_bars$label_text<-paste0("Código: ",dllo_prof_bars$key,"<br>Valor:",dllo_prof_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",dllo_prof_bars$perc,"<br>Válido:",dllo_prof_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",dllo_prof_bars$label)
dllo_prof_bars_plot<-
ggplot(dllo_prof_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
geom_col() +
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
scale_x_continuous(breaks=c(1:12))+
scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$dllo_prof_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.y = element_blank(),
plot.caption=element_text(hjust = 0))
dllo_prof_bars_plot<-
ggplot(dllo_prof_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
geom_col() +
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$dllo_prof_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.y = element_blank(),
plot.caption=element_text(hjust = 0))
ggplotly(dllo_prof_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)
(#fig:fig_dllo_prof_1)Figura. Gráfico de Barras, Desarrollo Profesional (1)
Show code
##, na.value = "gray80", palette="Reds"
Show code
invisible("ALERTA: Que se modifique")
library(ggrepel)
dllo_prof_bars %>%
ggplot(aes(x=as.character(key),y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
geom_col() +
scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
ylim(0,1.1)+
#facet_wrap(~items, nrow = 3)+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
axis.text.x= element_text(size = 13),
axis.title.y= element_blank(),
axis.title.x= element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
legend.title = element_text(size = 12),
legend.text = element_text(size = 12),
plot.caption=element_text(hjust = 0),
legend.position="bottom")+
geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5), # move to center of bars
#vjust = 0, # nudge above top of bar
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 6,
direction = "y",
force=1,
seed=123,
colour = "white", fontface = "bold") +
#scale_x_discrete(limits =paste0("Desarrollo\nProfesional\n",1:3))
scale_x_discrete(labels =c("Permanecer\nen la empresa","Formación y\npreparación","Oportunidades\nde formación"))
(#fig:dllo_prof_2)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Desarrollo Profesional (2)
Show code
lid_ent_trab_bars<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate_at(.vars=vars(starts_with("lid"),starts_with("ent_trab")),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>%
dplyr::select(starts_with("lid"),starts_with("ent_trab")) %>%
tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::mutate(sum=n()) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>%
dplyr::rename("label"="var_lab") %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
val==2~"Algunas veces(2)",
val==3~"La mayoría de las veces(3)",
val==4~"Siempre(4)",
is.na(val)~"No Responde"
)) %>%
dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>%
#dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)),
valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::filter(!is.na(val))%>%
dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
for (i in 1:nrow(lid_ent_trab_bars)){
lid_ent_trab_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(lid_ent_trab_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}
lid_ent_trab_bars$label_text<-paste0("Código: ",lid_ent_trab_bars$key,"<br>Valor:",lid_ent_trab_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",lid_ent_trab_bars$perc,"<br>Válido:",lid_ent_trab_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",lid_ent_trab_bars$label)
lid_ent_trab_bars_plot<-
# ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
# geom_col() +
# sjPlot::theme_sjplot2()+
# labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
# theme(strip.background = element_blank(),
# strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
# scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
# theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
# axis.text.y = element_blank(),
# plot.caption=element_text(hjust = 0))
ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
geom_col() +
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
#scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$lid_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.y = element_blank(),
plot.caption=element_text(hjust = 0))+
scale_x_discrete(labels =c("Preocupación\ncomo empleado","Comodidad con\nvalores","Optimismo\nfuturo empresa","Confianza decisiones\n directivo"))
ggplotly(lid_ent_trab_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)
(#fig:fig_lid_ent_trab)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Liderazgo y Entorno de Trabajo
Show code
library(ggrepel)
lid_ent_trab_bars %>%
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
geom_col() +
scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
ylim(0,1.1)+
#facet_wrap(~items, nrow = 3)+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
axis.text.x= element_text(size = 13),
axis.title.y= element_blank(),
axis.title.x= element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
legend.title = element_text(size = 12),
legend.text = element_text(size = 12),
plot.caption=element_text(hjust = 0),
legend.position="bottom")+
geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5), # move to center of bars
#vjust = 0, # nudge above top of bar
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 6,
direction = "y",
force=1,
seed=123,
colour = "white", fontface = "bold") +
scale_x_discrete(labels =c("Preocupación\ncomo empleado","Comodidad con\nvalores","Optimismo\nfuturo empresa","Confianza decisiones\n directivo"))
(#fig:fig_lid_ent_trab_2)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Liderazgo y Entorno de Trabajo (2)
Show code
covid_19_bars<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate_at(.vars=vars(paste0("covid_",1:4)),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>%
dplyr::select(paste0("covid_",1:4)) %>%
tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::mutate(sum=n()) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>%
dplyr::rename("label"="var_lab") %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
val==2~"Algunas veces(2)",
val==3~"La mayoría de las veces(3)",
val==4~"Siempre(4)",
is.na(val)~"No Responde"
)) %>%
dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>%
#dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)),
valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::filter(!is.na(val))%>%
dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
for (i in 1:nrow(covid_19_bars)){
covid_19_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(covid_19_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}
covid_19_bars$label_text<-paste0("Código: ",covid_19_bars$key,"<br>Valor:",covid_19_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",covid_19_bars$perc,"<br>Válido:",covid_19_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",covid_19_bars$label)
covid_19_bars_plot<-
# ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
# geom_col() +
# sjPlot::theme_sjplot2()+
# labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
# theme(strip.background = element_blank(),
# strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
# scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
# theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
# axis.text.y = element_blank(),
# plot.caption=element_text(hjust = 0))
ggplot(covid_19_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
geom_col() +
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
#scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$covid_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.y = element_blank(),
plot.caption=element_text(hjust = 0))+
scale_x_discrete(labels =c("Confianza\nrespuesta líderes","Compañía\nprotege","Confianza\nprotección líderes","Información\n trabajadores"))
ggplotly(covid_19_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)
(#fig:fig_covid_19)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre COVID-19
Show code
library(ggrepel)
covid_19_bars %>%
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
geom_col() +
scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
ylim(0,1.1)+
#facet_wrap(~items, nrow = 3)+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
axis.text.x= element_text(size = 13),
axis.title.y= element_blank(),
axis.title.x= element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
legend.title = element_text(size = 12),
legend.text = element_text(size = 12),
plot.caption=element_text(hjust = 0),
legend.position="bottom")+
geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5), # move to center of bars
#vjust = 0, # nudge above top of bar
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 6,
direction = "y",
force=1,
seed=123,
colour = "white", fontface = "bold") +
scale_x_discrete(labels =c("Confianza\nrespuesta líderes","Compañía\nprotege","Confianza\nprotección líderes","Información\n trabajadores"))
(#fig:covid_19_2)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre COVID-19 (2)
Show code
#"com_1" "com_2" "ges_des_1" "ges_des_2"
#[37] "comp_ben_1" "comp_ben_2"
resto_bars<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate_at(.vars=vars(c("com_1", "com_2", "ges_des_1", "ges_des_2", "comp_ben_1", "comp_ben_2")),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>%
dplyr::select(c("com_1", "com_2", "ges_des_1", "ges_des_2", "comp_ben_1", "comp_ben_2")) %>%
tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::mutate(sum=n()) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>%
dplyr::rename("label"="var_lab") %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
val==2~"Algunas veces(2)",
val==3~"La mayoría de las veces(3)",
val==4~"Siempre(4)",
is.na(val)~"No Responde"
)) %>%
dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>%
#dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)),
valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::filter(!is.na(val))%>%
dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
for (i in 1:nrow(resto_bars)){
resto_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(resto_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}
resto_bars$label_text<-paste0("Código: ",resto_bars$key,"<br>Valor:",resto_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",resto_bars$perc,"<br>Válido:",resto_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",resto_bars$label)
resto_bars_plot<-
# ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
# geom_col() +
# sjPlot::theme_sjplot2()+
# labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
# theme(strip.background = element_blank(),
# strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
# scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
# theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
# axis.text.y = element_blank(),
# plot.caption=element_text(hjust = 0))
ggplot(resto_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
geom_col() +
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
#scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$comp_ben_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.y = element_blank(),
plot.caption=element_text(hjust = 0))+
scale_x_discrete(labels =c("Esfuerzo\nconocer\nempleados","Información\npara hacer\ntrabajo","Programa\nBeneficios\n responde\nnecesidades", "Remuneraciones\ncompetitivas","Recibe\nfeedback\nregular","Reconoce\ndesempeño\nexcelente"))
ggplotly(resto_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)
Figure 1: Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Otras variables
Show code
library(ggrepel)
resto_bars %>%
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
geom_col() +
scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
ylim(0,1.1)+
#facet_wrap(~items, nrow = 3)+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
axis.text.x= element_text(size = 13),
axis.title.y= element_blank(),
axis.title.x= element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
legend.title = element_text(size = 12),
legend.text = element_text(size = 12),
plot.caption=element_text(hjust = 0),
legend.position="bottom")+
geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5), # move to center of bars
#vjust = 0, # nudge above top of bar
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 6,
direction = "y",
force=1,
seed=123,
colour = "white", fontface = "bold")+
scale_x_discrete(labels =c("Esfuerzo conocer\nempleados","Información para\n hacer\ntrabajo","Programa\nBeneficios\n responde\nnecesidades", "Remuneraciones\ncompetitivas","Recibe\nfeedback\nregular","Reconoce\ndesempeño\nexcelente"))
(#fig:otros_2)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Otras variables (2)
Show code
superv_bars<-
encuesta_rec %>%
dplyr::mutate_at(.vars=vars(paste0("superv_",1:3)),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>%
dplyr::select(paste0("superv_",1:3)) %>%
tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::mutate(sum=n()) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>%
dplyr::rename("label"="var_lab") %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::group_by(key,val) %>%
dplyr::slice(1) %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
val==2~"Algunas veces(2)",
val==3~"La mayoría de las veces(3)",
val==4~"Siempre(4)",
is.na(val)~"No Responde"
)) %>%
dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>%
#dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>%
dplyr::group_by(key) %>%
dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)),
valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::filter(!is.na(val))%>%
dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
for (i in 1:nrow(superv_bars)){
superv_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(superv_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}
superv_bars$label_text<-paste0("Código: ",superv_bars$key,"<br>Valor:",superv_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",superv_bars$perc,"<br>Válido:",superv_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",superv_bars$label)
superv_bars_plot<-
# ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
# geom_col() +
# sjPlot::theme_sjplot2()+
# labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
# theme(strip.background = element_blank(),
# strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
# scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
# theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
# axis.text.y = element_blank(),
# plot.caption=element_text(hjust = 0))
ggplot(superv_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
geom_col() +
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
#scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$superv_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
axis.text.y = element_blank(),
plot.caption=element_text(hjust = 0))+
scale_x_discrete(labels =c("Fomenta trabajo\nen equipo","Reconoce buen\n trabajo","Fomenta\nel desarrollo"))
ggplotly(superv_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)
(#fig:fig_superv1)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Supervisor/a
Show code
library(ggrepel)
superv_bars %>%
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
geom_col() +
scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
sjPlot::theme_sjplot2()+
labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
ylim(0,1.1)+
#facet_wrap(~items, nrow = 3)+
theme(strip.background = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
axis.text.x= element_text(size = 13),
axis.title.y= element_blank(),
axis.title.x= element_blank(),
axis.text.y = element_blank(),
legend.title = element_text(size = 12),
legend.text = element_text(size = 12),
plot.caption=element_text(hjust = 0),
legend.position="bottom")+
geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5), # move to center of bars
#vjust = 0, # nudge above top of bar
position = position_stack(vjust = 0.5),
size = 6,
direction = "y",
force=1,
seed=123,
colour = "white", fontface = "bold") +
scale_x_discrete(labels =c("Fomenta trabajo\nen equipo","Reconoce buen\n trabajo","Fomenta\nel desarrollo"))
(#fig:superv_2)Figura. Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Supervisor/a (2)
Compilación
Descarga para exportación
Show code
#attr(uss_rec$surv,"label")<- "Supervivencia de Respuestas"
var_labels_df<-data.frame()
for (i in 1:length(encuesta_rec)){
x<-names(encuesta_rec)[i]
var_labels_df<-rbind.data.frame(var_labels_df, cbind(x, attr(encuesta_rec[[x]],"label")))
}
codebook::var_label(encuesta_rec) <-
var_labels_df%>%
codebook::dict_to_list()
#rio::export(encuesta_rec, file= paste0(getwd(),"/_bd_encuesta_rec_ins.dta"))
write_csv2(encuesta_rec,
paste0(getwd(),"/_bd_encuesta_rec_ins.csv"),
na="")
save.image("__encuesta_rec_exp_post_crash.RData")
Show code
rpivotTable(data = encuesta_rec %>% dplyr::select(-(cor_ele:funcion)), rows="b_ger",cols = c("sexo","intencion_1"), vals = "Cuenta", aggregatorName = "Cuenta",rendererName = "Table", locale="es")
Show code
rm(list=ls());gc()
load("__encuesta_rec_exp_post_crash.RData")
ExPanDaR::ExPanD(df= uss_rec %>% dplyr::select(-(response_id:custom_value)) %>% dplyr::select(-correo),title = "Datos Encuesta Empresa Seguridad")
#options(rsconnect.http.trace = TRUE)
#options(rsconnect.http.verbose = TRUE)
#options(rsconnect.launch.browser = FALSE)
#getOption("rsconnect.max.bundle.size")
options(shiny.error = browser)
## Including Plots
#plot(pressure)
Información de la Sesión
Show code
Sys.getenv("R_LIBS_USER")
[1] "C:/Users/andre/Documents/R/win-library/4.1"Show code
rstudioapi::getSourceEditorContext()
Document Context:
- id: '9692D773'
- path: 'H:/Mi unidad/Clima_empresa/Explorar_Datos.Rmd'
- contents: <1757 rows>
Document Selection:
- [1684, 1] -- [1684, 1]: ''Show code
cbind.data.frame(label=data.frame(attr(unlist(sessionInfo()$R.version),"names")),data.table::data.table(unlist(sessionInfo()$R.version))) %>%
knitr::kable(format = "html", format.args = list(decimal.mark = ".", big.mark = ","),
caption = paste0("Propiedades del documento"),
col.names = c("Categoría","Valor"),
align =c('l',rep('c', 101)),
escape=T)%>%
kableExtra::kable_classic(bootstrap_options = c("striped", "hover"),font_size = 12)
| Categoría | Valor |
|---|---|
| platform | x86_64-w64-mingw32 |
| arch | x86_64 |
| os | mingw32 |
| system | x86_64, mingw32 |
| status | |
| major | 4 |
| minor | 1.1 |
| year | 2021 |
| month | 08 |
| day | 10 |
| svn rev | 80725 |
| language | R |
| version.string | R version 4.1.1 (2021-08-10) |
| nickname | Kick Things |
Show code
sessionInfo()$locale
[1] "LC_COLLATE=Spanish_Chile.1252;LC_CTYPE=Spanish_Chile.1252;LC_MONETARY=Spanish_Chile.1252;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Spanish_Chile.1252"Show code
sessionInfo()$running
[1] "Windows 10 x64 (build 19042)"Show code
sesion_info <- devtools::session_info()
dplyr::select(
tibble::as_tibble(sesion_info$packages),
c(package, loadedversion, source)
) %>%
DT::datatable(filter = 'top', colnames = c('Row number' =1,'Variable' = 2, 'Percentage'= 3),
caption = htmltools::tags$caption(
style = 'caption-side: top; text-align: left;',
'', htmltools::em('Paquetes estadísticos utilizados')),
options=list(
initComplete = htmlwidgets::JS(
"function(settings, json) {",
"$(this.api().tables().body()).css({'font-size': '80%'});",
"}")))
Show code
unlink("*_cache", recursive = T, force = T, expand = TRUE)